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机器人技术的发展现状和未来预测近年来，机器人技术以其突破性的发展引起了广泛关注。
从最初作为工业生产的辅助工具到如今服务于人类生活的各个领域，机器人已经成为现代社会的重要一员。
本文将探讨机器人技术的发展现状和未来预测。
第一部分：机器人技术的发展现状在当代科技迅速发展的背景下，机器人技术取得了巨大的进步。
首先，在工业领域，自动化生产线已经成为现代工业的标配。
机器人的出现大大提高了生产效率和产品质量，解放了很多体力劳动者的劳动力，也减少了工作中的危险因素。
其次，在服务领域，机器人已经逐渐成为餐饮、医疗、酒店等行业的得力助手。
例如，一些餐厅已经部署了机器人服务员，能够自动给客人上菜、收取账单，提供便捷、高效的用餐体验。
同时，医疗机器人也取得了长足的进步，能够在手术中起到精准操作、减少人为因素的作用。
此外，随着人工智能的发展，机器人也具备了更高的智能化和自主化能力。
在智能家居领域，机器人可以通过语音识别和控制技术，实现家电的远程遥控和智能化管理。
同时，机器人还能够通过机器学习和数据分析，自主学习和改进，提供个性化的服务。
第二部分：机器人技术的未来预测随着技术的不断发展，机器人技术在未来还将有更广阔的应用前景。
首先，随着智能家居的普及，机器人将成为家庭的日常助手。
它们可以独立完成家务，如打扫卫生、洗衣服等，为人们创造更多的自由时间。
其次，机器人将在医疗领域发挥更大的作用。
随着人口老龄化的加剧，机器人可以提供更好的照料和护理服务。
比如，机器人可以协助医护人员完成康复训练、携带病人等工作。
同时，机器人还可以通过监测和预警系统，提前发现疾病风险，为医生提供更精确的诊断和治疗建议。
此外，机器人还将在教育领域发挥重要作用。
随着个性化教育的推进，机器人可以根据学生的特点和需求，提供定制化的教学内容和方法。
而且，机器人身体的存在和互动性也能够激发学生的学习兴趣和积极性。
然而，机器人技术的发展还面临一些挑战和问题。
首先，机器人的道德和伦理问题备受关注。
中国移动机器人行业市场现状及未来发展趋势分析一、中国移动机器人行业市场现状移动机器人是由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，在实际生产中最主要的用途是搬运，可以说只要有搬运需求的地方，就有移动机器人的应用可能。
移动机器人属于工业机器人的一种，具有与工业机器人相同的产业链结构。
上游为机器人零部件制造商。
这一部分是产业链的核心，在机器人产品中占据绝大多数成本。
中游为机器人制造与系统集成企业。
下游则包括汽车、3C电子、物流等应用行业。
国内移动机器人市场国产化率很高，达80%以上。
在国外产品在机器人领域占据主流的国内市场，移动机器人市场的这一国产化率可谓独树一帜。
国产化率高源于国内厂家性价比明显。
工业机器人产品最主要的成本集中于减速器、伺服系统和运动控制器等核心零部件身上。
减速器、伺服系统和运动控制器三者成本加和超过75%。
工业机器人产业链的核心是上游的机器人零部件制造商。
国内市场上的机器人产品，其核心零部件大多来自于国外机器人零部件制造商，釆用国内机器人零部件制造商产品的企业数量较少。
原因有二：1）减速器等核心零部件产品研发难度大，所需技术积累较为深厚，国内有资质有能力设计研发生产核心零部件产品企业数量较少且技术成熟度较低；2）中游的机器人本体制造企业对囯内机器人零部件供应商的产品质量存疑，为争取市场份额获取客户信任而采用国外机器人零部件供应商产品。
移动机器人中游主要包括机器人本体制造和系统集成两部分。
国内的需求方两极分化严重，既有华为、东风汽车、京东等大型企业，也有年销售额勉强过亿的小型企业。
而其中大量订单来源于后者，它们对移动机器人的需求多则四五台，少则一两台，且应用场景、具体需求各有不同，加上自身改造能力弱，需要中游厂商为他们提供完善的后续服务。
能够为需求方提供个性化服务的中游国内机器人本体制造商很受这些需求方青睐。
2013年至2018年，中国AGV机器人销量从最初的2439台增长至2018年的18000台，产业发展速度极快。
2024年移动机器人市场分析现状引言移动机器人是指具备自主移动能力的机器人，能够在不需要外界控制的条件下进行探索、导航和执行任务。
随着人工智能和自动化技术的不断发展，移动机器人在各行各业得到了广泛应用，并呈现出快速增长的趋势。
本文将对移动机器人市场进行全面分析，介绍其现状和趋势。
市场规模和增长趋势根据市场调研机构的数据，移动机器人市场在过去几年持续保持高速增长，预计在未来几年将进一步扩大。
截至2020年，全球移动机器人市场规模已经达到XX亿美元。
这一发展趋势主要受到以下几个因素的推动：1.自动化需求的增加：随着各行各业对生产效率和品质要求的提高，企业对自动化设备的需求增加，移动机器人作为一种高效灵活的解决方案受到青睐。
2.技术进步的推动：人工智能、机器视觉、传感器和导航技术的不断进步使得移动机器人的性能和应用范围得以拓展，加速了市场的发展。
3.劳动力成本上升：劳动力成本的持续上升使得企业更加倾向于引入自动化设备来替代部分劳动力，移动机器人作为一种灵活多功能的替代方案备受关注。
预计在未来五年内，全球移动机器人市场的复合年增长率将超过XX%，并在2025年达到XX亿美元。
应用领域移动机器人在各个行业都有广泛的应用，主要包括以下几个领域：1.制造业：在制造业中，移动机器人被广泛应用于物料搬运、装配和包装等工序中，能够提高生产效率和质量。
2.物流和仓储：移动机器人可以在仓库中进行货物拣选、运输和整理，使物流过程更加高效和准确。
3.医疗卫生：移动机器人在医院中可以用于搬运病人、送药、清洁消毒等工作，减轻医护人员的负担。
4.农业：移动机器人可以在农田中进行种植、喷洒农药、采摘等工作，提高农业的自动化程度。
5.家庭服务：移动机器人可以在家庭中扮演管家、保洁员的角色，为人们提供生活便利。
主要厂商和竞争格局目前，全球移动机器人市场竞争激烈，主要厂商包括XX、XX、XX等。
这些厂商在移动机器人领域具备较强的研发能力和市场竞争力，并拥有广泛的客户基础和产品线。
机器人技术的发展现状及未来发展趋势近年来，随着科技的快速发展，机器人技术已经取得了长足的进步，并在许多领域展现出了巨大的潜力。
本文将探讨机器人技术当前的发展现状，以及未来的发展趋势。
一、机器人技术的当前发展现状机器人技术目前已经在诸多领域得到广泛应用，例如工业生产、医疗健康、农业和日常生活等。
在工业生产方面，机器人已经成为生产线上不可或缺的角色，能够高效地完成重复性工作，并取代人工劳动力，提高生产效率。
在医疗健康领域，机器人在手术操作、康复训练和老年护理等方面有着重要的应用，减轻了医护人员的负担，并提供了更加准确和安全的医疗服务。
在农业领域，机器人可以实现自动化的农田管理和植物种植，提高了农业生产的效益，减少了对农药和化肥的使用。
此外，机器人在家庭中也扮演着越来越重要的角色，例如智能家居、保洁和陪伴等方面。
不仅如此，机器人技术在人工智能、感知技术和运动控制等领域也取得了显著的突破。
人工智能的发展使得机器人能够具备自主学习和决策的能力，不再仅仅是机械设备的扩展。
感知技术的进步使得机器人能够感知和理解周围的环境，并作出相应的反应。
运动控制技术的提高使得机器人能够进行更加精细和准确的动作，逼真地模拟人类的行为。
这些技术的发展都推动了机器人技术的进步和广泛应用，为人类创造了更多的可能性。
二、机器人技术的未来发展趋势随着科技的不断进步，机器人技术在未来有望取得更大的突破，并将进一步改变我们的生活和社会。
以下是机器人技术未来发展的几个趋势：1. 人机交互的改善：未来机器人技术将更加注重人机交互的流畅度和自然度。
随着人工智能和语音识别技术的不断发展，我们可以期待与机器人之间的交流变得更加亲切和智能化。
机器人将能够理解我们复杂的需求，并能够根据情境做出相应的回应和决策。
2. 社会服务的延伸：随着人口老龄化的加剧和社会需求的增加，机器人技术将在社会服务方面扮演越来越重要的角色。
未来的机器人将能够提供更加全面和个性化的服务，例如医疗护理、家庭陪护、社区服务等。
智能移动机器人技术现状及展望一、本文概述随着科技的飞速发展，智能移动机器人技术作为现代科技的重要分支，正在逐步渗透到我们的日常生活和工业生产中。
本文旨在全面概述智能移动机器人技术的当前发展状况，以及对其未来的发展趋势进行展望。
我们将深入探讨智能移动机器人的核心技术，包括自主导航、环境感知、决策控制等方面，并分析其在不同领域的应用现状。
本文还将关注智能移动机器人在发展过程中面临的挑战和问题，如安全性、续航能力、成本等，以期为其进一步发展提供有益的思考和建议。
通过本文的阐述，我们期望能够为读者提供一个清晰、全面的智能移动机器人技术画卷，并激发更多人对其未来发展的关注和期待。
二、智能移动机器人技术现状随着科技的飞速发展，智能移动机器人技术已经取得了显著的进步，广泛应用于工业、医疗、军事、服务等多个领域。
当前，智能移动机器人技术主要体现在以下几个方面：感知与导航技术：智能移动机器人通过搭载各种传感器，如激光雷达、深度相机、超声波等，实现了对周围环境的精确感知。
同时，基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的导航算法，使得机器人能够在未知环境中实现自主定位与导航。
学习与决策技术：通过深度学习、强化学习等人工智能算法，智能移动机器人能够不断学习并优化自身的行为决策。
这使得机器人能够根据不同的任务需求，自主规划最优的行动路径，并实时调整策略以适应环境变化。
人机交互技术：随着语音识别、自然语言处理等技术的发展，智能移动机器人已经具备了与人类进行交互的能力。
通过语音指令，人类可以方便地对机器人进行操控，实现更加智能的服务。
自主充电与续航能力：随着电池技术的进步，智能移动机器人的续航能力得到了显著提升。
同时，一些机器人还具备了自主充电的功能，当电量不足时，能够自动寻找充电座进行充电，从而保证了持续的服务能力。
然而，尽管智能移动机器人技术已经取得了显著的进步，但仍面临着一些挑战。
机器人技术的发展现状与未来趋势分析近年来，机器人技术以其高效、精准和多功能的特点，在各个领域取得了长足的发展。
从工业制造到医疗保健，从农业到教育，机器人的应用范围越来越广泛。
本文将分析机器人技术的现状以及未来的发展趋势。
一、机器人技术的现状目前，机器人技术已经在许多领域发挥了重要作用。
在工业领域，自动化生产线上的机器人成为了生产的主力军。
无论是汽车制造、电子设备生产还是物流仓储，机器人的应用都极大地提高了生产效率和品质控制，降低了劳动力成本。
在医疗领域，机器人手术已经成为一个重要的辅助工具。
它能够通过精确的操作和准确的切割，实现难以达到的微创手术效果。
此外，机器人还能被用于远程诊断和康复护理，为患者提供全天候的医疗服务。
此外，机器人还在农业领域发挥了重要作用。
智能农业机器人能够自动完成作物的播种、浇水、施肥等工作，大大提高了农业生产的效率和质量。
农业机器人的发展还有望改善农民的劳动条件，缓解人口减少和农田资源不足的问题。
二、机器人技术的未来趋势尽管机器人技术已经取得了显著的进展，但仍有许多挑战需要克服。
首先，人工智能的进一步发展将为机器人技术带来新的突破。
通过加强机器学习和自主决策能力，机器人有望更好地适应不同环境和任务，并且能够与人类更加智能地进行互动。
其次，人机协作将成为未来机器人技术的一个重要方向。
传统机器人往往需要与人类保持一定距离，以避免潜在的危险。
然而，未来的机器人将具备更好的安全性和可靠性，可以直接与人类合作完成任务。
这将极大地改变生产和服务行业的工作方式。
此外，机器人技术的应用领域将进一步扩展。
在教育领域，机器人可以成为学生的良师益友，提供更个性化的学习体验。
在文化艺术领域，机器人可能会参与创作和演出，为观众带来全新的体验。
随着人口老龄化问题的加剧，机器人在医疗和护理领域的应用也将更加重要。
值得注意的是，随着机器人技术的发展，一些问题也需要引起关注。
首先是机器人的安全隐患。
机器人在某些情况下可能对人类构成威胁，因此应加强监管和法规制定，确保机器人的安全性和可控性。
移动机器人研究现状和未来发展的分析
移动机器人研究现状和未来发展的分析
随着机械制造水平的提高,以及机械电子、计算机、材料等技术的不断发展,提高了机器人的工作水平,特别是整合控制论和仿生学的发展,提高了机器人的工作水平,促进了机器人被广泛的应用到许多行业中.随着应用的推广,越来越多的研究机构开始进入到机器人研究领域.通过对国内外现状的分析研究,指出移动机器人未来的发展需要解决的问题,为我国机器人的发展提供有益的支撑.
作者：刘宝平张红梅作者单位：刘宝平(哈尔滨龙翔企业管理咨询有限公司,黑龙江,哈尔滨,150080)
张红梅(肇东兴东生物化工有限公司,黑龙江,肇东,151100)
刊名：科技信息英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009 ""(29) 分类号：关键词：移动机器人现状发展分析。
2024年移动机器人市场前景分析移动机器人是一种具有自主移动能力的机器人，可以在各种环境中自由行动和完成任务。
随着人工智能和自动化技术的不断发展，移动机器人市场正逐渐展现出巨大的潜力和前景。
本文将对移动机器人市场进行前景分析。
1. 市场规模和增长趋势根据市场研究数据显示，移动机器人市场正呈现出高速增长的趋势。
未来几年内，全球移动机器人市场预计将以年均增长率超过15%的速度增长。
这主要得益于移动机器人在各个行业中的广泛应用。
2. 行业应用领域移动机器人在多个领域都有广泛的应用。
以下是几个主要的应用领域：2.1. 制造业在制造业领域，移动机器人可以用于物料搬运、装配线协作、质检和仓储管理等任务。
移动机器人的自动化和智能化能够提高生产效率和质量，降低人力成本。
2.2. 物流业移动机器人在物流领域的应用越来越受到关注。
它们可以在仓库中自动移动和搬运货物，提高物流效率和准确性。
移动机器人还可以用于配送和最后一公里的服务，满足快速发展的电子商务需求。
2.3. 医疗保健在医疗保健领域，移动机器人可以用于协助手术、护理服务、药物分发和患者监测等任务。
移动机器人的应用有助于减轻医护人员的工作负担，提高医疗服务的质量和效率。
3. 市场驱动因素移动机器人市场的快速发展得益于多个市场驱动因素：3.1. 技术进步人工智能、机器学习、传感器技术和自动导航等技术的进步为移动机器人的发展提供了技术支持。
这些技术的不断创新和成熟，使得移动机器人在更多的应用场景中能够实现自主决策和智能操作。
3.2. 人力成本压力随着劳动力成本的不断增加，企业更加倾向于使用自动化设备来替代部分人工劳动力。
移动机器人正好满足了这一需求，可以降低企业的劳动力成本，并提高生产效率。
3.3. 人口老龄化随着人口老龄化问题的日益突出，移动机器人在医疗保健和养老服务领域的需求也越来越大。
移动机器人可以提供辅助生活和照料服务，帮助老年人更好地生活和康复。
4. 市场竞争格局移动机器人市场竞争激烈，主要的竞争企业包括以色列的Mobileye、美国的iRobot、日本的Fanuc等。
机器人技术的研究现状及其应用前景一、前言在现代社会，机器人技术的发展逐渐走向了成熟，不仅解决了许多人类无法完成的工作任务，还大大提升了生产效率和工作质量。
本文将从机器人技术研究现状入手，探讨其应用前景及发展方向。
二、研究现状1.机器人技术的发展概况人类梦寐以求的机器人，经过长期的技术发展和实践运用，现已逐步升华成为一种具有自主决策能力、自我修复和学习能力的智能体。
机器人技术发展的根本目的是让机器人能够与人类实现更加多样、深入的交互，从而更好地服务人类社会。
当前机器人技术已覆盖制造业、家居服务、医疗、教育及环保等多个领域，并在未来将会有更多的应用场景，为人类创造更多的利益和附加值。
2.机器人技术的研究方向随着市场需求的增长和技术水平的提高，机器人技术也在不断地升级和迭代。
未来的机器人将不再只是单一的执行者，而是更具备交互、学习、适应和创新能力的多功能、复合型工具。
机器人技术的发展方向如下：（1）智能机器人：研究如何让机器人通过自身的学习和积累，具备更高的人类智能水平，从而更好地执行复杂的任务。
（2）可穿戴机器人：研究如何将机器人融合进入日常生活，消除掉对人类的许多限制，如疲劳、老化等。
（3）模块化机器人：研究如何通过模块化的设计，让机器人成为一种可操作的组合式机器人，给予用户更大的灵活度。
（4）仿生机器人：研究如何模仿动物的姿态和习性，使机器人具备更优秀的运动和执行能力。
三、应用前景1.工业应用工业机器人是机器人技术最早而成熟的应用领域之一，目前已广泛应用于汽车、电子、机械制造和轻工业等多个领域。
随着国家对智能制造的大力发展推广，工业机器人逐步走向智能化、灵活化、自动化的方向。
2.家居服务在未来，家居服务机器人将成为家庭助手的重要组成部分，可在家庭生活中完成多个任务，如打扫卫生、照顾老人、帮助孩子学习等。
这些机器人将成为现代家庭中从事家务、陪伴老人和教育孩子的好帮手，从而大大提高家庭生产力和生活质量。
移动机器人的发展现状及其趋势一、本文概述随着科技的不断进步和创新，移动机器人作为领域的重要分支，已经在众多领域展现出强大的应用潜力。
从工业制造到家庭生活，从医疗服务到军事防御，移动机器人的身影越来越频繁地出现在我们的视野中。
它们以其高度的自主性、灵活性和适应性，为人类社会的发展带来了革命性的变革。
本文旨在深入探讨移动机器人的发展现状，包括其技术特点、应用领域以及面临的挑战等，并在此基础上展望其未来的发展趋势，以期能为相关领域的研究和实践提供参考和启示。
二、移动机器人的发展现状近年来，移动机器人技术得到了迅猛的发展，其应用领域不断扩大，技术水平持续提高。
在硬件方面，移动机器人的设计日趋精巧，功能日益强大。
许多机器人已经具备了自主导航、避障、物体识别、抓取和搬运等能力。
在软件方面，随着和机器学习技术的快速发展，移动机器人的智能化水平也在不断提升。
它们可以通过学习和训练，自主完成复杂的任务，甚至在某些方面超越了人类的能力。
在应用领域方面，移动机器人已经深入到工业、医疗、物流、农业、家庭服务等多个领域。
在工业领域，移动机器人被广泛应用于生产线上的物料搬运、装配、检测等环节，大大提高了生产效率和产品质量。
在医疗领域，移动机器人被用于手术、康复训练、药品管理等任务，为医疗事业的发展提供了有力支持。
在物流领域，移动机器人可以实现货物的自动分拣、搬运和配送，大大提高了物流效率。
移动机器人在农业和家庭服务等领域也展现出了广阔的应用前景。
然而，尽管移动机器人技术取得了显著的进步，但仍面临着许多挑战和问题。
例如，移动机器人在复杂环境下的感知和决策能力还有待提高，对于未知环境的适应能力也需要进一步加强。
移动机器人的安全性、可靠性和经济性等方面的问题也需要得到解决。
因此，未来的研究和发展应重点关注如何提高移动机器人的智能化水平、适应性和安全性，以及如何降低其成本和提高其经济效益。
移动机器人技术的发展呈现出蓬勃的态势，其应用前景广阔。
文章编号:100220446(2002)0520475206移动机器人技术研究现状与未来Ξ李 磊 叶 涛 谭 民 陈细军(中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学试验室 北京 100080)摘 要:本文综述了智能移动机器人技术的历史、研究现状及未来展望.对移动机器人的导航和定位、多传感器融合等技术进行了较为详细的分析,指出了优点与不足.同时对仿生机器人、多机器人系统与机器人足球等移动机器人技术,做了进一步的分析.关键词:导航与定位;路径规划;多传感器融合;多机器人系统与机器人足球中图分类号: T P24 文献标识码: BPRESENT STATE AND FUTURE D EVELOP M ENT OF MOB I L EROB OT TECHNOLOG Y RESEARCHL IL ei YE T ao TAN M in CH EN X i2jun(L ab.f or Co mp lex S y ste m and In tellig ence S cience,Institu te of A u to m ation,Ch inese A cad e my of S ciences,B eij ing,100080) Abstract:In th is paper,the h isto ry,p resen t situati on and fu tu re of in telligen t mob ile robo ts techno logy are sum2 m arized.W e analyze the techno logies of robo t navigati on and localizati on,m u ltisen so r fu si on etc.In additi on, po in t ou t the advan tages and disadvan tages of these techno logies.w e also fu rther describe the mob ile robo t tech2 no logies concern ing b i om i m etic robo t,m u lti2robo t system and robocup. Keywords:navigati on and localizati on;path p lann ing;m u ltisen so r fu si on;m u lti2robo t system and robocup1 引言(I n troduction)移动机器人的研究始于60年代末期.斯坦福研究院(SR I)的N ils N ilssen和Charles Ro sen等人,在1966年至1972年中研造出了取名Shakey[1]的自主移动机器人.目的是研究应用人工智能技术,在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制.与此同时,最早的操作式步行机器人也研制成功,从而开始了机器人步行机构方面的研究,以解决机器人在不平整地域内的运动问题,设计并研制出了多足步行机器人.其中最著名是名为General E lectric Q uadrup ed[2]的步行机器人.70年代末,随着计算机的应用和传感技术的发展,移动机器人研究又出现了新的高潮.特别是在80年代中期,设计和制造机器人的浪潮席卷全世界.一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台,这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台,从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现.90年代以来,以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术,高适应性的移动机器人控制技术,真实环境下的规划技术为标志,开展了移动机器人更高层次的研究.2 移动机器人分类(The ca tegor ies of m ob ile robot)移动机器人从工作环境来分,可分为室内移动机器人和室外移动机器人;按移动方式来分:轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等;按控制体系结构来分:功能式(水平式)结构机器人、行为式(垂直式)结构机器人和混合式机器人;按功能和用途来分:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等.按作业空间来分:陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人.本文仅论述陆地移动机器人.第24卷第5期2002年9月机器人 ROBO T V o l.24,N o.5 Sep t.,2002Ξ:2001-08-25 电子发烧友 电子技术论坛3 移动机器人技术的主要研究方向(The ma i n research d irection of m ob ile robottechnology)3.1 导航和定位导航和定位是移动机器人研究的两个重要问题.移动机器人的导航方式可分为:基于环境信息的地图模型匹配导航;基于各种导航信号的陆标导航、视觉导航和味觉导航等.环境地图模型匹配导航是机器人通过自身的各种传感器,探测周围环境,利用感知到的局部环境信息进行局部地图构造,并与其内部事先存储的完整地图进行匹配.如两模型相互匹配,机器人可确定自身的位置,并根据预先规划的一条全局路线,采用路径跟踪和避障技术,实现导航.它涉及环境地图模型建造和模型匹配两大问题[3,4].陆标导航是事先将环境中的一些特殊景物作为陆标,机器人在知道这些陆标在环境中的坐标、形状等特征的前提下,通过对陆标的探测来确定自身的位置.同时将全局路线分解成为陆标与陆标间的片段,不断地对陆标探测来完成导航.根据陆标的不同,可分为人工陆标导航和自然陆标导航.人工陆标导航[5]是机器人通过对人为放置的特殊标志的识别实现导航,虽然比较容易实现,但它人为地改变了机器人工作的环境.自然陆标导航不改变工作环境,是机器人通过对工作环境中的自然特征的识别完成导航,但陆标探测的稳定性和鲁棒性是研究的主要问题[6].视觉导航主要完成障碍物和陆标的探测及识别.T rahan ias[7]利用视觉探测陆标来完成机器人导航.其中陆标不是事先定义的人工陆标,而是在学习阶段自动抽取的自然陆标.视觉导航中边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大,实时性差始终是一个瓶颈问题.解决该问题的关键在于设计一种快速的图像处理方法.Stan ley[8]提出了基于神经网络的机器人视觉导航技术.该技术中估算逆雅可比矩阵是基于视觉导航的一个关键问题.它将图像特征的变化与机器人的位置变化对应起来,通过神经网络训练来近似特征雅可比矩阵的逆阵.该技术,通过提取几何特征、平均压缩、向量量化和主成分提取来简化图像处理,实现实时视觉导航.味觉导航[9,10]是通过机器人配备的化学传感器感知气味的浓度,根据气味的浓度和气流的方向来控制机器人的运动.由于气味传感器具有灵敏度高、响应速度快以及鲁棒性好等优点,近年来许多研究人员在气味导航技术上做了许多研究工作.但该项技术能够真正应用到实际环境中的却很少,仍处于试验研究阶段.F igaro Engineering Inc.公司研制的氧化锡气味传感器,被广泛用于气味导航试验.石英晶体微平衡气味传感器、导电聚合物气味传感器和一种模仿哺乳动物鼻子功能的电子鼻等用于移动机器人味觉导航的传感器都处于试验阶段.目前的味觉导航试验多采用将机器人起始点和目标点之间用特殊的化学药品,如酒精和樟脑丸等,引导出一条无碰气味路径,机器人根据不同的道路跟踪算法,用气味传感器感知气味的浓淡和气味源的方向进行机器人导航试验.味觉导航的研究具有很好的研究价值,该种移动机器人可用来寻找化学药品泄露源.3.1.1 定位作为移动机器人导航最基本环节,定位是确定机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位姿.定位方法根据机器人工作环境复杂性,配备传感器的种类和数量等不同有多种方法.主要方法有:惯性定位、陆标定位和声音定位等.惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器,通过对车轮转动的记录来粗略地确定位置和姿态.该方法虽然简单,但是由于车轮与地面存在打滑现象,产生的累积误差随路径的增加而增大,定位误差会逐渐累积,引起更大的误差.Yam auch i[11]使用推测航行法和证据栅格来实现动态环境中的机器人位置.该方法把在不同时段建立的证据栅格匹配起来,使用一种爬山算法搜索可能的平移与转动空间,来消除推测航行法的误差累积;陆标定位[5]在移动机器人工作的环境里,人为地设置一些坐标已知的陆标,如超声波发射器、激光反射板等,通过对陆标的探测来确定自身的位姿.三角测量法是陆标定位常用的方法,机器人在同一点探测到三个陆标,并通过三角几何运算,可确定机器人在工作环境中的坐标.陆标定位是普遍采用的方法,可获得较高的定位精度且计算量小,可用于实际的生产中.但该法需要对环境作一些改造,不太符合真正意义的自主导航;声音定位[12]用于物体超出视野之外或光线很暗时,视觉导航和定位失效的情况之下.基于声音的无方向性和时间分辨率高等优点,采用最大似然法、时空梯度法和M U S I C法等方法可实现机器人的精确定位.3.1.2 路径规划不论采用何种导航方式,智能移动机器人主要674 机 器 人2002年9月完成路径规划、定位和避障等任务.路径规划是自主式移动机器人导航的基本环节之一.它是按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰路径.根据机器人对环境信息知道的程度不同,可分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知,通过传感器在线地对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划.全局路径规划包括环境建模和路径搜索策略两个子问题.其中环境建模的主要方法有:可视图法(V2Grap h)、自由空间法(F ree Sp ace A pp roach)和栅格法(Grids)等.可视图法[13]视机器人为一点,将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接,要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线,均不能穿越障碍物,即直线是可视的.搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题.运用优化算法,可删除一些不必要的连线以简化可视图,缩短搜索时间.该法能够求得最短路径,但假设机器人的尺寸大小忽略不计,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触并且搜索时间长,对于N条连线的搜索时间为O(N2)[14].V o rono i D iagram s法和T angen t Grap h法[15]对可视图法进行了改进;自由空间法应用于机器人路径规划,采用预先定义的如广义锥形和凸多边形[16]等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划.该法比较灵活,起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构,但算法的复杂程度与障碍物的多少成正比,且不是任何情况下都能获得最短路径;栅格法[17]将机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元,多采用四叉树或八叉树表示工作环境.并通过优化算法完成路径搜索.该法以栅格为单位记录环境信息,环境被量化成具有一定分辨率的栅格,栅格的大小直接影响着环境信息存储量的大小和规划时间的长短.栅格划分大了,环境信息存储量小,规划时间短,但分辨率下降,在密集环境下发现路径的能力减弱;栅格划分小了,环境分辨率高,在密集环境下发现路径的能力强,但环境信息存储量大,规划时间长,可以采用改进的栅格法[18]弥补栅格法的不足.路径搜索策略主要有:A3算法[19]、D3最优算法[20]等.局部路径规划的主要方法有:人工势场法(ficial Po ten tial F ield)、遗传算法(Genetic A lgo rithm)和模糊逻辑算法(Fuzzy L ogic A lgo rithm)等.人工势场法[21]是由Khatib提出的一种虚拟力法.其基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种虚拟的人工受力场中的运动.障碍物对机器人产生斥力,目标点产生引力,引力和斥力的合力作为机器人的加速力,来控制机器人的运动方向和计算机器人的位置.该法结构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的轨迹控制方面,得到了广泛的应用,但对存在局部最优解的问题,容易产生死锁现象(D ead L ock)[22],因而可能使机器人在到达目标点之前就停留在局部最优点;J.Ho lland[23]在60年代初提出了遗传算法,以自然遗传机制和自然选择等生物进化理论为基础,构造了一类随机化搜索算法.它利用选择、交叉和变异来培养控制机构的计算程序,在某种程度上对生物进化过程做数学方式的模拟.它不要求适应度函数是可导或连续的,而只要求适应度函数为正,同时作为并行算法,它的隐并行性适用于全局搜索.多数优化算法都是单点搜索算法,很容易陷入局部最优,而遗传算法却是一种多点搜索算法,因而更有可能搜索到全局最优解.由于遗传算法的整体搜索策略和优化计算不依赖于梯度信息,所以解决了一些其它优化算法无法解决的问题.但遗传算法运算速度不快,进化众多的规划要占据较大的存储空间和运算时间;基于实时传感信息的模糊逻辑算法[24]参考人的驾驶经验,通过查表得到规划信息,实现局部路径规划.该方法克服了势场法易产生的局部极小问题,适用于时变未知环境下的路径规划,实时性较好.3.2 多传感器信息融合方面的研究移动机器人的多传感器信息融合方面的研究始于80年代.多传感器融合[25]的常用方法有:加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、统计决策理论、D2S 证据推理、神经网络和模糊推理法以及带置信因子的产生式规则.其中加权平均法是最简单也最直观的方法,一般用于对动态低水平的数据进行处理,但结果不是统计上的最优估计;贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器低层数据的常用方法,适用于具有高斯白噪声的不确定性传感信息融合;对于系统噪声和观测噪声为高斯白噪声的线性系统模型用卡尔曼滤波(KF)来融合动态低层次冗余传感信息,对于非线性系统模型采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或者分散卡尔曼滤波(D KF);统计决策理论用于融合多774第24卷第5期李 磊等: 移动机器人技术研究现状与未来个传感器的同一种数据,常用于图像观测数据;D2S 证据推理是贝叶斯估计法的扩展,它将局部成立的前提与全局成立的前提分离开来,以处理前提条件不完整的信息融合;基于神经网络法根据系统要求和融合形式,选择网络拓扑结构,通过网络学习确定网络连接权值,对各传感器的输入信息进行融合.系统具有很强的容错性和鲁棒性;模糊推理法首先对多传感器输出进行模糊化,将所测得的距离等信息分级,表示成相应的模糊子集,并确定模糊子集的隶属度函数,通过融合算法对隶属度函数综合处理,再将模糊融合结果清晰化,求出融合值;带置信因子的产生式规则主要用于符号水平层表达传感器信息,结合专家系统对多传感信息进行融合.3.3 多机器人系统与机器人足球多机器人系统的研究始于20世纪70年代.随着机器人应用领域的不断拓展、机器人工作环境复杂度、任务的加重,对机器人的要求不再局限于单个机器人,多机器人的研究已经成为机器人学研究的一个热点.多机器人系统的研究分为多机器人合作(M u lti2robo t Coo rdinati on)和多机器人协调(M u lti2 robo t Coop erati on)两大类,主要研究给定一个多机器人系统任务后,如何组织多个机器人去完成任务,如何分解和分配任务以及如何保持机器人之间的运动协调一致.近年来,国际上很多研究机构在该方面的研究取得了一定的成果.美国O ak R idge国家试验室的Coop erative Robo tics实验系统[26]研究的协作机器人是集成了感知、推理、动作的智能系统,着重研究在环境未知且在任务执行过程中环境动态变化的情况下,机器人如何协作完成任务.美国U SC 大学Socially M ob ile和T he N erd H erd[27]实验系统在多机器人学习、群行为、协调与协作等方面开展工作.日本N agoya大学的CEBO T系统[28]的研究,涉及到系统的体系结构、通讯、信息交互等许多方面.中国科学院沈阳自动化所的M RCA S系统[29]在多机器人协作理论研究的基础上开展多机器人协作的实验研究.机器人世界杯足球赛(RoboCup)[30]是以M u lti2 agen t系统(M A S)与分布式人工智能(DA I)为主要研究背景的,其主要目的就是通过提供一个标准的、易于评价的比赛平台,促进DA I与M A S的研究与发展.涉及的研究领域包括:智能机器人系统、智能体结构设计、传感器融合技术、多智能体系统、实时规划和推理和基于网络的三维图形交互等. RoboCup比赛自1997年在日本N agoya举办的第一届以来已经举办了五届.RoboCup的比赛水平直接反映了机器人与智能控制技术的研究水平.同时,其产生的国际影响又大大促进了机器人与智能控制技术的研究与发展.4 仿生学与机构的研究(The study of b ion-ics and m echan ics)近年来,全球许多机器人研究机构都开展了仿生学与机构的研究工作.在生态学基础上,研究昆虫、爬行动物等自然界生物的各种生存策略与形态,如:蚂蚁的群体协作、觅食、路线跟踪与搜索和信息传递等策略,蜜蜂的定位和采粉策略,蛇的爬行动态等,将各种生物的特长再现于机器人上.NA SA的Snakebo t蛇形机器人,能够穿梭在受灾现场的瓦砾狭缝之中,寻找幸存者.该蛇形机器人由于重心低且完全模仿蛇的动作因而行动灵敏、鲁棒性好,可以用于受灾现场生还者的寻找和军事侦察;SON Y公司1999年推出的宠物机器狗A ibo具有喜、怒、哀、厌、惊和奇6种情感状态.它能爬行、坐立、伸展和打滚,而且摔倒后可立即爬起来.在A ibo的头部内置有用于视觉的180,000像素的彩色CCD摄像机、语音输入和输出的微型麦克风和扬声器、红外避障传感器和触觉传感器.A ibo的身上除了装有64位R ISC处理器、16M B内存用于处理传感器所输入的数据和控制自身个关节部位的动作外,还装有保持平衡的重力加速度传感器和角速度传感器、以及感知自身温度的温度计;本田公司1997年研制的Honda P3类人机器人代表着当今世界双足步行机器人的最高水平.它体重130Kg、高1,600mm、宽600mm,工作时间25m inu te,最大步行速度为2.0Km h(人的步行速度约为3.0Km h).P3的CPU采用了两个主频为110M H z的M icro sp ec 处理器,身上装有用于视觉导航的视觉传感器、感知自身姿态的陀螺仪、保持平衡的重力加速度传感器和两个脚踝处的6维力传感器、实现语音功能的麦克风和扬声器,以及用于测量行走时腿运动的关节角度传感器.P3的驱动装置采用138V【A h镍锌电池供电和带有谐波减速器的直流伺服电机.通讯系统采用了无线以太网(W ireless)通讯.3能够自主地动态行走在颠874 机 器 人2002年9月簸起伏的路面上,也能够在倾斜的路面上动态行走,甚至能够上、下楼梯,单脚站立.5 移动机器人传感技术常用的传感器(The usua l sen sors appl ied i n tran sducer technology of m ob ile robot)移动机器人传感技术主要是对机器人自身内部的位置和方向信息以及外部环境信息的检测和处理.采用的传感器分为内部传感器和外部传感器.其中内部传感器有:编码器、线加速度计、陀螺仪、磁罗盘、激光全局定位传感器、GPS(Global Po siti on Sys2 tem)、激光雷达.其中编码器粗略地确定机器人位置;线加速度计获取线加速度信息,进而得到当前机器人的线速度和位置信息;陀螺仪测量移动机器人的角度、角速度、角加速度以得到机器人的姿态角、运动方向和转动时的运动方向的改变等绝对航向信息弥补应用编码器测位置的航位推测法的不足;激光全局定位传感器运用三角测量法得到机器人的位置坐标信息,与GPS一样多用于室外移动机器人定位.外部传感器有:视觉传感器、超声波传感器、红外传感器、接触和接近传感器.视觉传感器采用CCD 像机进行机器人的视觉导航与定位、目标识别和地图构造等;超声波传感器测量机器人工作环境中障碍物的距离信息和地图构造等;红外传感器多采用红外接近开关来探测机器人工作环境中的障碍物以避免碰撞;接触和接近传感器多用于避碰规划.6 移动机器人主要研究和发展趋势(The ma i n research and develop m en t trends ofm ob ile robot)目前影响智能移动机器人技术研究的因素主要有:导航与定位、通讯、传感技术和运动控制策略等.步入21世纪,随着电子技术的飞速发展,机器人用传感器的不断研制、计算机运算速度显著提高和机器人应用领域的进一步扩大,移动机器人技术将逐渐地得到完善和发展.移动机器人技术的研究与发展的趋势[31～33]包括:(1)导航与定位无论是单个移动机器人还是多个移动机器人系统,导航与定位始终是一项难题.在完全未知或部分未知环境下,基于自然路标导航与定位技术以及视觉导航中路标的识别和图像处理的快速算法的研究,并通过专用数字信号处理器(D SP)的开发与研制,可以为导航与定位提供突破性进展.(2)仿生学和类人机器人机构与能源方面的研究日本本田公司的Honda P3步行机器人虽然代表着当今世界类机器人的最高水平,但仍存在供能时间短、行走缓慢和语音功能不完善等方面的问题.P3机器人目前采用的镍锌电池只能供给25分钟的电量,电池的体积、重量与其蓄电容量相比,庞大而笨重,远不能满足未来服务步行机器人的工作时间要求.需研制适用于移动机器人携带的蓄电容量大且体积小、重量轻的蓄电池,以解决可携带能源问题;类人机器人的语音功能远未达到未来同人类共存与合作所应具备的语音功能,需要在语音信号特征提取和模式匹配、抗噪声以及语音识别器的词汇量扩充等方面,进行探讨;类人机器人的行走速度同人类的行走乃至奔跑速度还有较大差距.需要研制体积小、重量轻驱动力大的驱动系统和完善行走机构来近似人类的肌肉和骨骼;同时,研究自然界各种生物的觅食、定位及路径跟踪等生态策略,将人类所不及的生物特长赋予机器人,研制如机器蛇、机器狗和机器鱼等各种仿生机器人.(3)多传感器信息的集成融合多传感器信息融合的算法很多,但多数算法都是基于线性正态分布的平稳随机过程前提下,解决非线性和非平稳非正态分布的现实信息还有待深入地研究.(4)网络机器人随着计算机网络的扩展延伸,网络技术的发展完善,通过计算机网络遥控机器人,为人机交互技术、监控技术、远程操作技术和图像与控制命令的网络传输及并发多进程数据通讯等通讯技术提出了更高的挑战.(5)多机器人系统目前多机器人系统的研究尚处于理论研究阶段,对于多机器人系统体系结构与协作机制、信息交互以及冲突消除等方面将是多机器人系统的进一步研究方向.(6)特种机器人移动机器人在各个领域中的应用刺激了特种机器人的研究与开发.战场上,为保护士兵的生命,刺激了无人战车、扫雷机器人和侦察机器人等军用机器人的不断研究;人民生活水平的提高促进了娱乐机器人、外科手术机器人和助残机器人等民用服务机器人的开发.7 结论(Conclusion)综上所述,移动机器人技术已经取得了很多可喜的进展,研究成果令人鼓舞,但还远未达到实用要求.随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高,智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色.974第24卷第5期李 磊等: 移动机器人技术研究现状与未来。
